理工学研究科Graduate School of Science and Engineering
ELC700X2(電気電子工学 / Electrical and electronic engineering 700)制御工学特別研究1・2・3 Advanced Seminar on Intelligent Robotics (1)・(2)・(3)
中村 壮亮Sousuke NAKAMURA
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学研究科Graduate School of Science and Engineering |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2023 |
授業コードClass code | YA948 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 年間授業/Yearly |
曜日・時限Day/Period | 集中・その他/intensive・other courses |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 小金井 |
教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
配当年次Grade | |
単位数Credit(s) | 3 |
備考(履修条件等)Notes | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
カテゴリーCategory | 電気電子工学専攻 |
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Outline (in English)
- Course Outline & Learning Objectives
Skills of hardware and software design of the intelligent robot system are trained.
- Learning activities outside of classroom
Training for at least four hours a week.
- Grading Criteria
Students who gained the skills set in the course to enough level will be graded as passing.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
高度なロボットシステムを対象として、ハードウェア(センサ・アクチュエータ)およびソフトウェア(信号処理・制御系)の両面から考察し、新機能の提案に結び付けるとともに、実装に向けた基本知識・方法論を体得する。
到達目標Goal
高度なロボットシステムにおいて、新機能の提案、要件定義や要求仕様の決定、基礎技術や設計論など実装技術の習得を実施する。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか(該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連)Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」「DP2」「DP3」「DP4」「DP5」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
高度なロボットシステムにおいて、新機能の提案、要件定義や要求仕様の決定、基礎技術や設計論など実装技術の習得を実施するため、市場調査、学術文献調査、専門書調査などを行う。
適宜、教員が口頭にてフィードバックを与える。
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
あり / Yes
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching:対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回[対面/face to face]:ガイダンス
本講義の内容について周知する。
第2回[対面/face to face]:先行研究調査1
先行研究調査やブレインストーミングを通して、新規性・実用性とも期待できる新機能を提案する。
第3回[対面/face to face]:先行研究調査2
先行研究調査やブレインストーミングを通して、新規性・実用性とも期待できる新機能を提案する。
第4回[対面/face to face]:先行研究調査3
先行研究調査やブレインストーミングを通して、新規性・実用性とも期待できる新機能を提案する。
第5回[対面/face to face]:要件定義1
要件定義(どのような機能を実現するか)を明確に書き下す。
第6回[対面/face to face]:要件定義2
要件定義(どのような機能を実現するか)を明確に書き下す。
第7回[対面/face to face]:先行研究調査4
先行研究調査やブレインストーミングを通して、新規性・実用性とも期待できる新機能を提案する。
第8回[対面/face to face]:先行研究調査5
先行研究調査やブレインストーミングを通して、新規性・実用性とも期待できる新機能を提案する。
第9回[対面/face to face]:先行研究調査6
先行研究調査やブレインストーミングを通して、新規性・実用性とも期待できる新機能を提案する。
第10回[対面/face to face]:先行研究調査7
先行研究調査やブレインストーミングを通して、新規性・実用性とも期待できる新機能を提案する。
第11回[対面/face to face]:先行研究調査8
先行研究調査やブレインストーミングを通して、新規性・実用性とも期待できる新機能を提案する。
第12回[対面/face to face]:要件定義3
要件定義(どのような機能を実現するか)を明確に書き下す。
第13回[対面/face to face]:要件定義4
要件定義(どのような機能を実現するか)を明確に書き下す。
第14回[対面/face to face]:まとめ
これまでの先行研究調査の結果を踏まえて、提案する新機能の要件定義をまとめる。
第15回[対面/face to face]:市場調査1
応用の際には市場に受け入れられる機能であるかを確認する。性能のみならずコストなども考慮した現実的なスペックに対して市場導入の可能性を議論する。
第16回[対面/face to face]:市場調査2
応用の際には市場に受け入れられる機能であるかを確認する。性能のみならずコストなども考慮した現実的なスペックに対して市場導入の可能性を議論する。
第17回[対面/face to face]:要件仕様1
機能に求められる具体的な性能目標(スペック)を書き下す。
第18回[対面/face to face]:要件仕様2
機能に求められる具体的な性能目標(スペック)を書き下す。
第19回[対面/face to face]:センシング技術の習得1
関連する計測技術について学習する。
第20回[対面/face to face]:センシング技術の習得2
関連する計測技術について学習する。
第21回[対面/face to face]:機械学習技術の習得1
関連する機械学習の技術について学習する。
第22回[対面/face to face]:機械学習技術の習得2
関連する機械学習の技術について学習する。
第23回[対面/face to face]:アクチュエーション技術の習得1
関連するアクチュエーションの技術について学習する。
第24回[対面/face to face]:アクチュエーション技術の習得2
関連するアクチュエーションの技術について学習する。
第25回[対面/face to face]:システム統合技術1
プログラミング(通信・組み込み・スクリプト・UI)や回路実装(回路解析・設計・実装(基盤加工など含む))を広く学習する。
第26回[対面/face to face]:システム統合技術2
プログラミング(通信・組み込み・スクリプト・UI)や回路実装(回路解析・設計・実装(基盤加工など含む))を広く学習する。
第27回[対面/face to face]:システム統合技術3
プログラミング(通信・組み込み・スクリプト・UI)や回路実装(回路解析・設計・実装(基盤加工など含む))を広く学習する。
第28回[対面/face to face]:まとめ
要求仕様の明確化および実装に要する諸知識の網羅的な学習に関して、実施した内容を整理・復習する。
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習時間は、各3時間を標準とします。】準備学習:テーマに沿った内容を学習し、発表資料を用意する。
復習:講義で学んだ内容を復習し、自身の研究活動に活かす。
テキスト(教科書)Textbooks
毎回のテーマに沿って指示する
参考書References
毎回のテーマに沿って指示する
成績評価の方法と基準Grading criteria
毎回の発表内容とディスカッションを通して評価を行う
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
アンケート非実施科目